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El artículo se centra en el concepto de la distribución normal y su aplicación en la predicción financiera, específicamente en la determinación del valor en riesgo. Utiliza un ejemplo práctico de lanzar dos dados para explicar conceptos como variable aleatoria, distribución de probabilidad, media y desviación estándar Además, muestra cómo se puede simular una distribución normal utilizando una hoja de cálculo y cómo se puede utilizar para estimar el valor en riesgo de una cartera de inversión. Para concluir, se destaca cómo la distribución normal es una herramienta útil para modelar fenómenos financieros y cómo se puede emplear para predecir los rendimientos futuros de un activo basándose en los rendimientos pasados.

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Juanita Campos- ingeniería de sistemas

Daniela Portela-Ingeniería Financiera.

Juan Beltran-Ingenieria civil

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Intervalo de confianza para la media - Distribución normal o muestras grandes y varianza desconocida

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En el artículo los autores llegan a la conclusión de que han adquirido una visión general de qué es una variable aleatoria, y de cómo se pueden apoyar de la distribución de probabilidad para predecir sus resultados. Para ello han recurrido a la construcción de una tabla de frecuencias de un experimento aleatorio modelado por una variable aleatoria discreta que ha permitido dar el salto a la comprensión de la distribución de probabilidad de una variable aleatoria continua, todo ello enfocado en la distribución normal.

En finanzas, con la distribución normal (y otras distribuciones de probabilidad), se pueden hacer suposiciones sobre los rendimientos futuros de un activo basándose en rendimientos pasados.

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El 68% de los resultados caen dentro de un rango que se extiende una desviación estándar desde la media.

El 95% de los resultados caen dentro de un rango que se extiende dos desviaciones estándar desde la media.

El 99.7% de los resultados caen dentro de un rango que se extiende tres desviaciones estándar desde la media.

Además, al observar los histogramas de frecuencias relativas, se puede deducir la forma de la función de distribución acumulada de una distribución normal continua. Si se calcula el área bajo la curva de la distribución normal desde 0 hasta un valor particular en el eje de resultados, como 6.5, esto proporcionaría la probabilidad de que el experimento arroje un valor menor o igual a 6.5 en esa distribución normal.

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La función de distribución acumulada (FDA), se relaciona con la frecuencia absoluta y relativa acumuladas de una variable aleatoria discreta, y es la probabilidad de que una variable aleatoria tome un valor menor o igual a un valor determinado.

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que se usó en este artículo fue usar dos dados y para el espacio muestral se usaron solo los números de la suma de los dos dados, es decir números del dos al doce. Ya teniendo en cuenta que este tipo de variable es discreta se procede a lanzar los dados 3.000 veces y se realiza una tabla de frecuencias, está tabla contiene: Frecuencia absoluta, frecuencia absoluta acumulada, frecuencia relativa y frecuencia relativa acumulada, también se realizó un histograma respectivo para cada tipo de frecuencia, también se uso la distribución de variable continua y se acompaño con una gráfica, también se utilizó una gráfica para mostrar la función de distribución acumulad

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Artículo: https://www.miraltabank.com/la-distribucion-normal-y-los-intervalos-de-confianza/
Video: https://www.youtube.com/watch?v=6_V-bJlvR6Y

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